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Auszug

In den vergangenen Jahren hat das Interesse im Marketing an der Verwendung von Strukturgleichungsmodellen (SGM) zur Analyse komplexer Abhängigkeitsbeziehungen mit latenten Variablen deutlich zugenommen. Zum Teil wird diese Methode sogar als eine gänzlich neue Philosophie betrachtet.500 Strukturgleichungsmodelle erlauben die simultane Schätzung komplexer Beziehungen zwischen nicht beobachtbaren (latenten) Variablen (d. h. Konstrukten) und beobachtbaren (manifesten) Variablen.501 Zur Analyse der Beziehungszusammenhänge zwischen latenten und manifesten Variablen müssen verschiedene Kriterien wie z. B. die Berücksichtigung von Messfehlern für unabhängige und abhängige Variablen erfüllt werden.502 Diesen Anforderungen werden die Verfahren zur Analyse von Strukturgleichungsmodellen prinzipiell gerecht.503 Auf Basis theoretischer Vorüberlegungen und empirischer Erkenntnisse werden die Untersuchungsmodelle mit ihren Komponenten und Wirkungszusammenhängen entwickelt und mithilfe von Pfaddiagrammen grafisch dargestellt.504 In der Abbildung 28 sind die einzelnen Elemente von Strukturgleichungsmodellen und ihre möglichen Wirkungsbeziehungen skizziert.

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Literatur

  1. Vgl. Diller (2004), S. 177; Fritz (1995), S. 115; Homburg/Baumgartner (1995), S. 162; Steenkamp/Baumgartner (2000), S. 195 f.

    Google Scholar 

  2. Vgl. Hildebrandt (2004), S. 543.

    Google Scholar 

  3. Vgl. Fritz (1995), S. 115; Backhaus et al. (2006), S. 338–342.

    Google Scholar 

  4. Zu den Empfehlungen zur Anwendung der Kausalanalyse vgl. Homburg/ Klarmann (2006).

    Google Scholar 

  5. Zunehmend wird Kritik an einer (oftmals unreflektierten) Anwendung von Strukturgleichungsmodellen laut. Die Kritik bezieht sich dabei v. a. auf Probleme in der Spezifikation, Schätzung und Interpretation der Modelle. Vgl. dazu Scholderer/ Balderjahn/ Paulssen (2006).

    Google Scholar 

  6. Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 336.

    Google Scholar 

  7. Vgl. Bollen/ Lennox (1991), S. 306; Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 718 f.

    Google Scholar 

  8. Scholderer/ Balderjahn/ Paulssen (2006), S. 646.

    Google Scholar 

  9. Vgl. Homburg/ Baumgartner (1995), S. 163.

    Google Scholar 

  10. Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 334 f.; Götz/Liehr-Gobbers (2004), S. 717.

    Google Scholar 

  11. Vgl. Hildebrandt (2004), S. 545.

    Google Scholar 

  12. Vgl. Fritz (1995), S. 115.

    Google Scholar 

  13. Vgl. Herrmann/ Huber/ Kressmann (2006), S. 37.

    Google Scholar 

  14. Zu LISREL vgl. Jöreskog/ Sörbom (1993). Zu EQS vgl. Bentler (1985).

    Google Scholar 

  15. Vgl. Betzin/ Henseler (2005).

    Google Scholar 

  16. Vgl. Herrmann/ Huber/ Kressmann (2006), S. 37.

    Google Scholar 

  17. Vgl. Fornell/ Cha (1994).

    Google Scholar 

  18. Vgl. Wold (1982).

    Google Scholar 

  19. Vgl. Chin (1998); Chin/Newsted (1999); Cohen (1988); Herrmann/Huber/Kressmann (2006); Hildebrandt (2004); Homburg/Klarmann (2006); Krafft/Götz/Liehr-Gobbers (2005); Panten/Thies (2006), S. 316–319; Scholderer/Balderjahn (2006); Steenkamp/Baumgartner (2000). Eine vergleichende Übersicht findet sich bei Herrmann/Huber/Kressmann (2006), S. 44; Panten (2005), S. 226.

    Google Scholar 

  20. Vgl. Herrmann/ Huber/ Kressmann (2006), S. 37.

    Google Scholar 

  21. Vgl. Chin/ Newsted (1999), S. 316; Lohmöller (1989), S. 29 f. Zum PLS-Algorithmus vgl. Betzin/Henseler (2005), S. 49–69; Panten/Thies (2006), S. 315 f.

    Google Scholar 

  22. Vgl. Homburg/ Giering (1996), S.

    Google Scholar 

  23. Vgl. Götz/ Liehr-Gobbers (2004), S. 727 f.

    Google Scholar 

  24. Hildebrandt (1984), S. 41.

    Google Scholar 

  25. Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 371.

    Google Scholar 

  26. Vgl. Peter (1979), S. 7.

    Google Scholar 

  27. Vgl. Steenkamp/ Baumgartner (2000), S. 198.

    Google Scholar 

  28. Vgl. Bergkvist/ Rossiter (2007).

    Google Scholar 

  29. Vgl. Churchill (1979), S. 65; Hildebrandt (1984), S. 42; Peter (1979), S. 6.

    Google Scholar 

  30. Vgl. Homburg/ Giering (1996), S. 7. Ein Verfahren zur Separation des systematischen Fehlers beschreiben Steenkamp/Baumgartner (1998).

    Google Scholar 

  31. Vgl. Bagozzi/ Phillips (1982), S. 468.

    Google Scholar 

  32. Vgl. Churchill (1979), S. 65; Homburg/Giering (1996), S. 7; Peter/Churchill (1986), S. 4.

    Google Scholar 

  33. Vgl. Homburg/ Baumgartner (1995), S. 162.

    Google Scholar 

  34. Vgl. Bagozzi (1980), S. 114.

    Google Scholar 

  35. Vgl. Götz/ Liehr-Gobbers (2004), S. 727.

    Google Scholar 

  36. Vgl. Bohrnstedt (1970), S. 92; Hildebrandt (1984), S. 42. Die Inhaltsvalidität stellt das relevante Kriterium zur Entwicklung von Messinstrumenten dar. Vgl. Homburg/Klarmann (2006), S. 732.

    Google Scholar 

  37. Vgl. Bohrnstedt (1970), S. 92 f.

    Google Scholar 

  38. Vgl. Homburg/ Giering (1996), S. 8.

    Google Scholar 

  39. Ausführlich zu diesen Gütekriterien und den damit verbundenen Mindestwerten vgl. Backhaus et al. (2006), S. 276 f.; Peter (1999), S. 179.

    Google Scholar 

  40. Vgl. Bagozzi (1980), S. 114 und S. 129 f.; Bagozzi/Phillips (1982), S. 468 f.; Churchill Jr. (1979), S. 70; Peter (1981), S. 136 f.

    Google Scholar 

  41. Vgl. Fornell/ Larcker (1981), S. 46.

    Google Scholar 

  42. Vgl. Bagozzi (1979), S. 14; Bagozzi (1980), S. 114; Peter (1981), S. 137 f.; Peter/Churchill (1986), S. 2.

    Google Scholar 

  43. Vgl. Fritz (1995), S. 138.

    Google Scholar 

  44. Vgl. Hunt (1991), S. 386.

    Google Scholar 

  45. Vgl. Herrmann/ Huber/ Kressmann (2006), S. 36; Panten/Thies (2006), S. 314.

    Google Scholar 

  46. Vgl. Homburg/ Giering (1996). Die Zuordnung der Gütemaße zu den Ebenen der Reliabilität und Validität ist der Tabelle 28 auf Seite 160 zu entnehmen.

    Google Scholar 

  47. Vgl. Churchill Jr. (1979), S. 68; Nunnally (1978); Peter (1979), S. 8 f. Die Überbetonung der internen Konsistenz wird in der Literatur als kritisch erachtet. Vgl. Homburg/Klarmann (2006), S. 732.

    Google Scholar 

  48. Vgl. Homburg/ Giering (1996), S. 8.

    Google Scholar 

  49. Vgl. Homburg/ Giering (1996), S. 8; Nunnally (1967), S. 226; Nunnally/Bernstein (1994), S. 265.

    Google Scholar 

  50. Vgl. Peterson (1994), S. 384.

    Google Scholar 

  51. Vgl. Cortina (1993), S. 102.

    Google Scholar 

  52. Vgl. Homburg/ Giering (1996), S. 8 f.

    Google Scholar 

  53. Vgl. Gerbing/ Anderson (1988), S. 189.

    Google Scholar 

  54. Vgl. Homburg/ Giering (1996), S. 9.

    Google Scholar 

  55. Vgl. Rossiter (2002), S. 329.

    Google Scholar 

  56. Vgl. Homburg/ Baumgartner (1995), S. 165–171.

    Google Scholar 

  57. Vgl. Hildebrandt (2004), S. 546; Panten/Thies (2006), S. 312.

    Google Scholar 

  58. Vgl. Fritz (1995), S. 118; Jöreskog/Sörbom (1996).

    Google Scholar 

  59. Vgl. Balderjahn (1986); Fritz (1995), S. 118–120.

    Google Scholar 

  60. Vgl. Bollen (1989), S. 112. Zu den Nachteilen des ULS-Verfahren vgl. Hildebrandt/Temme (2005), S. 63.

    Google Scholar 

  61. Vgl. Benson/ Fleishman (1994); Lei/Lomax (2005).

    Google Scholar 

  62. Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 380.

    Google Scholar 

  63. Vgl. Homburg/ Giering (1996), S. 10.

    Google Scholar 

  64. Vgl. Homburg/ Giering (1996), S. 10.

    Google Scholar 

  65. Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 382; Fritz (1995), S. 126.

    Google Scholar 

  66. Vgl. Fritz (1995), S. 127.

    Google Scholar 

  67. Vgl. Jöreskog/ Sörbom (1988), S. 43.

    Google Scholar 

  68. Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 381. Zur mathematischen Struktur des NFI vgl. Bentler/Bonett (1980).

    Google Scholar 

  69. Vgl. Homburg/ Baumgartner (1995), S. 168.

    Google Scholar 

  70. Vgl. Bagozzi/ Yi (1988), S. 12; Fritz (1995), S. 126.

    Google Scholar 

  71. Vgl. Homburg/ Baumgartner (1995), S. 167.

    Google Scholar 

  72. Vgl. Balderjahn (1986), S. 117.

    Google Scholar 

  73. Vgl. Götz/ Liehr-Gobbers (2004), S. 727.

    Google Scholar 

  74. Vgl. Little/ Lindenberger/ Nesselroade (1999).

    Google Scholar 

  75. Vgl. Balderjahn (1986), S. 117.

    Google Scholar 

  76. Vgl. Homburg/ Baumgartner (1995), S. 170.

    Google Scholar 

  77. Vgl. Bagozzi/ Baumgartner (1994), S. 402; Homburg/Giering (1996), S. 10.

    Google Scholar 

  78. Vgl. Fornell/ Larcker (1981), S. 46; Homburg/Baumgartner (1995), S. 170.

    Google Scholar 

  79. Fritz (1995), S. 133.

    Google Scholar 

  80. Vgl. Bagozzi/ Yi (1988), S. 17; Fornell/Larcker (1981), S. 46.

    Google Scholar 

  81. Vgl. Fritz (1995), S. 137.

    Google Scholar 

  82. Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 372.

    Google Scholar 

  83. Vgl. Fornell/ Larcker (1981), S. 46.

    Google Scholar 

  84. Vgl. Homburg/ Baumgartner (1995), S. 172.

    Google Scholar 

  85. Vgl. Homburg/ Giering (1996), S. 6; Krafft (1999b), S. 124.

    Google Scholar 

  86. Vgl. Panten/ Thies (2006), S. 314.

    Google Scholar 

  87. Vgl. Diamantopoulos/ Winklhofer (2001), S. 270 f.; Edwards/Bagozzi (2000), S. 156; Herrmann/ Huber/Kressmann (2006), S. 51.

    Google Scholar 

  88. Vgl. Herrmann/ Huber/ Kressmann (2006), S. 48.

    Google Scholar 

  89. Vgl. Herrmann/ Huber/ Kressmann (2006), S. 36. Diese Abweichung wird als „lack of validity“ bezeichnet. Vgl. Lohmöller (1989), S. 15.

    Google Scholar 

  90. Vgl. Diamantopoulos/ Winklhofer (2001).

    Google Scholar 

  91. Homburg/ Klarmann (2006), S. 731.

    Google Scholar 

  92. Vgl. Bollen/ Lennox (1991), S. 308.

    Google Scholar 

  93. Da diese Überprüfung häufig mit Hilfe von Expertengesprächen erfolgt, auch von der Expertenvalidität gesprochen. Vgl. Krafft/ Götz/ Liehr-Gobbers (2005), S. 76 f.

    Google Scholar 

  94. Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 88.

    Google Scholar 

  95. Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 89–92; Rutsatz (2004), S. 136.

    Google Scholar 

  96. Vgl. hier und im Weiteren Backhaus et al. (2006), S. 89–91.

    Google Scholar 

  97. Vgl. Götz/ Liehr-Gobbers (2004), S. 729; Gujarati (2003), S. 362; Herrmann/Huber/Kressmann (2006), S. 57.

    Google Scholar 

  98. Vgl. Schneider (2006), S. 192.

    Google Scholar 

  99. Vgl. Reinartz/ Krafft/ Hoyer (2004), S. 298.

    Google Scholar 

  100. Vgl. Jarvis/ MacKenzie/ Podsakoff (2003), S. 203.

    Google Scholar 

  101. Vgl. Homburg/ Klarmann (2006), S. 731.

    Google Scholar 

  102. Vgl. Homburg/ Klarmann (2006), S. 730.

    Google Scholar 

  103. Vgl. Scholderer/ Balderjahn (2006), S. 64. Ausführlich zu Mediatoren in Regressionsrechnungen vgl. Müller (2006).

    Google Scholar 

  104. Vgl. Herrmann/ Huber/ Kressmann (2006), S. 58.

    Google Scholar 

  105. Vgl. Götz/ Liehr-Gobbers (2004), S. 730 f.

    Google Scholar 

  106. Vgl. Herrmann/ Huber/ Kressmann (2006), S. 58; Hildebrandt (1984), S. 49.

    Google Scholar 

  107. Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 63

    Google Scholar 

  108. Vgl. Herrmann/ Huber/ Kressmann (2006), S. 58.

    Google Scholar 

  109. Die t-Tabelle weist Werte von 1,283 für ein Signifikanzniveau von 90%, 1,648 für ein Signifikanzniveau von 95% und 2,334 für ein Signifikanzniveau von 99% bei 500 Freiheitsgraden aus. Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 808.

    Google Scholar 

  110. Vgl. Chin (1998), S. 320 f.; Reimer (2006), S. 408.

    Google Scholar 

  111. Vgl. Herrmann/ Huber/ Kressmann (2006), S. 40.

    Google Scholar 

  112. Zur Auswahl von relevanten Signifikanzniveaus vgl. Krafft (1995), S. 295 und S. 304.

    Google Scholar 

  113. Vgl. Götz/ Liehr-Gobbers (2004), S. 731.

    Google Scholar 

  114. Vgl. Cohen (1988); Chin (1998), S. 316.

    Google Scholar 

  115. Vgl. Götz/ Liehr-Gobbers (2004), S. 730.

    Google Scholar 

  116. Vgl. Geisser (1975), S. 320; Stone (1975); Fornell/Cha (1994), S. 71–73.

    Google Scholar 

  117. Die Blindfolding-Prozedur ist als ein Holdout-Verfahren einzustufen. Zum Holdout-Verfahren vgl. Kuhlmann (2006), S. 420–426.

    Google Scholar 

  118. Vgl. Panten/ Thies (2006), S. 324.

    Google Scholar 

  119. Vgl. Göz/ Liehr-Gobbers (2004), S. 731.

    Google Scholar 

  120. Vgl. Fornell/ Cha (1994), S. 73; Hahn (2002), S. 104.

    Google Scholar 

  121. Vgl. Fornell/ Cha (1994), S. 72.

    Google Scholar 

  122. Vgl. Ahrens (2006); Koschate (2002); Vogel (2006); Woisetschläger (2006).

    Google Scholar 

  123. Vgl. Campbell/ Stanley (1969), S. 1; Sarris (1992), S. 129.

    Google Scholar 

  124. Zimmermann (1972), S. 37.

    Google Scholar 

  125. Vgl. Sarris (1992), S. 130.

    Google Scholar 

  126. Vgl. Campbell/ Stanley (1969), S. 1.

    Google Scholar 

  127. Zur Differenzierung von Labor-und Feldexperimenten vgl. Guski (1997); Sarris (1992), S. 228 ff.; Aaker/Kumar/Day (1995), S. 326 ff.; Schnell/Hill/Esser (2005), S. 225–227.

    Google Scholar 

  128. Zur Übersicht von Störvariablen und deren Wirkungen auf die Validitäten vgl. Campbell/ Stanley (1963), S. 175 ff.; Sarris (1992), S. 216 f.; Schnell/Hill/Esser (2005), S. 217 ff.; Stier (1999).

    Google Scholar 

  129. Zum Einsatz kommen das instrumentelle Konstanthalten der äußeren Rahmenbedingungen über kontrollierte Gruppensitzungen, eine versuchsplanerische Kontrolle durch Randomisierung und Wiederholungsmessungen sowie die Erhebung demografischer Daten für eine spätere statistische Kontrolle von Störfaktoren. Vgl. Koschate (2002), S. 138.

    Google Scholar 

  130. Zu dieser Prozedur der Randomisierung vgl. ausführlich Schnell/ Hill/ Esser (2005), S. 223.

    Google Scholar 

  131. Eine interne Validität ist bswp. gegeben, wenn die Beobachtung, z. B. das Verhalten eines Probanden eindeutig auf die Beeinflussung der unabhängigen Variable zurückzuführen ist. Für die Details sei auf die Literatur verwiesen. Vgl. u. a. Rack/ Christophersen (2006), S. 30–34 und die dort zitierte Literatur.

    Google Scholar 

  132. Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 426.

    Google Scholar 

  133. Vgl. Krafft (1997), S. 625 f. Eine alternative Methode im Umgang mit dichotomen Variablen ist die Diskriminanzanalyse. Die Logistische Regression erweist sich ggü. der Diskriminanzanalyse als weitaus robuster, da sie weniger strengen Prämissen unterliegt. Vgl. Frenzen/Krafft (2008), S. 607–649.

    Google Scholar 

  134. Vgl. Aldrich/ Nelson (1984), S. 49; Menard (2001), S. 75 ff. Zur Bestimmung der Autokorrelation über den Durbin/Watson-Test vgl. Backhaus et al. (2006), S. 88 f.

    Google Scholar 

  135. Vgl. Schneider (2006), S. 196.

    Google Scholar 

  136. Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 425–445; Krafft (1997), S. 626–629.

    Google Scholar 

  137. Vgl. Krafft (2007), S. 103.

    Google Scholar 

  138. Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 460 f.; Krafft (2007), S. 105. Zur Wald-Statistik vgl. Krafft (1999c), S. 251 f. und die dort zitierte Literatur.

    Google Scholar 

  139. Vgl. Urban (1993), S. 13.

    Google Scholar 

  140. Als Untergrenze wird für jede Ausprägung der abhängigen Variablen eine Fallzahl von 25 empfohlen. Vgl. Backhaus et al. (2006), S. 480. Zur Bestimmung der Fallzahl vgl. Hosmer/Lemeshow (2000), S. 339–347.

    Google Scholar 

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(2008). Methodische Grundlagen. In: Wiederaufnahme vertraglicher Geschäftsbeziehungen. Gabler. https://doi.org/10.1007/978-3-8349-9890-3_5

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